阿里云数据仓库四层

数据仓库的四个层次体系结构有哪些

分别是数据源、数据的存储与管理、联机分析处理服务器、前端工具。

数据仓库：通用语义层、数据集市层、共性加工层，都是什么含义，有什么区别？

【数据仓库系统的三个工具层】数据仓库系统通常采用3层的体系结构，底层为数据仓库服务器，中间层为OLAP服务器，顶层为前端工具。具体如下：1、数据源和数据的存储与管理部分可以统称为数据仓库服务器。（1）数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息，等等。（2）数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）

数据仓库分几层，每层包含哪些数据，作用

一个字中所包含的二进制数的位数称为字长。不同的计算机，字长是不同的，4.数据组织、存储与管理：DBMS要分类组织、存储和管理各种数据，包括数据字典

数据仓库系统结构一般采用几层结构？？二层？五层？三层？七层？请高人指点。。

遇到大项目设计DW的时候会分两层（考虑到了聚合粒度差异和数据缓冲），小项目一层就够了。目前数据仓库系统最多就两层。

数据仓库的一个问题，ETL与数仓分层有什么关系？

显然不对。百度百科可以看下ETL定义：ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。这个源端到目的端不是说数据库之间的抽取才叫源端到目的端。数据库内部的数据加工也是啊，贴源层的数据到明细层也是，明细层到汇总层也是。而且你理解的ODS层之前的ETL过程实际就是抽取的过程，那么还有转换和清洗呢？清洗不仅仅是脏数据的清洗，也包括业务逻辑上的清洗，转换也是一样，不仅仅是映射关系的转换，也包含了业务逻辑的整合汇总等等。实际上把抽过来的数据最终整合成使用方可方便使用的数据的整个过程都可以叫做ETL。而目前的市场上来说职位上叫ETL或者数仓已经没有很明显的区分了，特别是互联网行业。我招一个ETL实际上就是干数仓的活，招一个数仓那你实际上也包含了ETL的能力。

数据仓库的体系结构如何？分别实现什么功能

DAL数据访问层:主要看你的数据层里面有没有包含逻辑处理，实际上他的各个函数主要完成对各个对数据的操作。BLL业务逻辑层:主要负责对数据层的操作。也就是说把一些数据层的操作进行组合。UI表示层:主要对用户的请求接受，以及数据的返回，为客户端提供应用程序的访问，比如界面等。